3.4 Técnicas de Reducción de Dimensión

Análisis de Componentes Principales (PCA)

• ¿Cómo trabaja? Realiza una transformación lineal en los datos de forma que la mayor varianza o información en el conjunto de datos de alta dimensión es capturada por las primeras (pocas) componentes principales. La primera componente capturará la mayor varianza, seguida por la segunda componente principal, y así sucesivamente.

Análisis Factorial

• ¿Cómo trabaja? Identifia las correlaciones subyacentes entre las variables del conjunto de datos para proporcionar una representación en términos de un número pequeño de factores comunes latentes o no observables.